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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Forecasting with large datasets: A time varying covariance matrix

Objectif

Recently there has been considerable focus on methods that enable time varying estimation of parameters in econometric models in the presence of, possibly stochastic, structural change. An interesting strand of this literature dispenses with the, computationally expensive and theoretically unclear, standard Bayesian estimation methods in favour of kernel estimation. In this project we intend to extend that strand of the literature to the case of large dimensional datasets and perhaps the most commonly explored problem of covariance estimation. Our primary focus will be to combine kernel estimation with fixed coefficient estimation methods for large dimensional covariance matrices. We will then try to provide theoretical results that allow for time variation in the large data generating process. This is a novel extension in the literature. To strengthen our theoretical results, we aim to provide an extensive Monte Carlo analysis and illustrate the utility of our methods in terms of out of sample forecasting. The proposed estimators have many interesting empirical applications. On top of the theoretical paper, our aim is to provide, two empirical papers, in the area of Macroeconomic Forecasting and Optimal portfolio allocation. To this end, we will use the proposed estimators, to forecast key macro variables with large dimensional linear regression, and compare with similar, data rich methods, that are currently used in the literature. Finally we will combine our methodological advancements with optimal portfolio allocation theories. Our preliminary empirical results show that the benefits from the proposed estimators are expected to be high and significant.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MSCA-IF-EF-ST - Standard EF

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2015

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITY OF CYPRUS
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 151 648,80
Adresse
AVENUE PANEPISTIMIOU 2109 AGLANTZI
1678 Nicosia
Chypre

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Région
Κύπρος Κύπρος Κύπρος
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 151 648,80
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